旺報【記者林瑞益╱綜合報導】
上海交通大學教授武筱林去年11月發表一篇論文《基於面部圖像的自動犯罪概率推斷》，研究面相與犯罪的關係，此讓美國三名機器學習領域的學者相當不滿，發表嘉義代書貸款上萬字的文章《相面術的新外衣》，反駁武筱林的觀點，指他的研究為「科學種族主義」。
武筱林的研究是將1856張中國成年男子面部照片分成兩組，分別是a組已經定罪的罪犯、b組良民。他與博士生張熙運用電腦視覺和機器學習技術檢測這些照片，透過機器學習，特別是在內眼角間距、上唇曲率和鼻唇角角度這三個測度上，罪犯和非罪犯存在較為顯著的差距。
罪犯內眼角間距短
以平均數而言，罪犯的內眼角間距要比普通人短5.6%，上唇曲率大23.4%，鼻唇角角度小19.6%。同時，他們發現罪犯間的面部特徵差異要比非罪犯大。
武筱林此前就曾經表示，歡迎大家與他討論，也可以用資料來質疑他的結論，但這不包含政治倫理方面的問題，因為這些需要更廣泛的社會討論，並非他個人所能解答。話雖如此，仍引起美國三名學者的批判。
三名美國學者發文講述了相面術發展的歷史，以及解釋機器學習研究領域的一些基本情況。大陸澎湃新聞網報導，三人以武筱林和張熙的研究為靶子，指兩人的研究是披著機器學習外衣的相面術，人類社會中的許多歧視也可能會被演算法漂白。
樣本少 機器過度學習
三名美國學者指出，無論是否借助機器學習的工具，相面術有基於以下三個有漏洞的隱藏假設：1、一個人的外貌是由先天決定的；2、「犯罪性」是某個特定群體的天生屬性；3、司法系統中的刑事判決不受外貌影響。
武筱林在論文中並未提及這三點假設中的任何一點，他將實驗結果的解讀空間留給了社會科學領域去解釋。三名美國工程師指出，面部特徵不是完全天生的，成長、環境的影響也很大。此外，攝影時的環境也影響著照片上呈現的人臉，影響機器判斷。
三名美國學者還認為，武筱林的樣本數太新北市代書貸款小，可能造成機器過度學習，只看到照片上的表情如罪犯的皺眉、良民的微笑等。
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相面術
又稱面相術，最早宜蘭代書貸款的相面術完善於春秋戰國時代。現代相面術是透過人臉部的眼部、鼻子、嘴唇與耳朵等特徵，搭配其他命理方式如手相、生辰八字與紫微斗數，判斷一個人的流年包含財富、健康與家庭等。
大陸的科學家則以統計學的觀點，先統計出一般人與罪犯的內眼角間距、上唇曲率和鼻唇角角度等測度，從中分析與犯罪的相關性。（林瑞益）
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